Методы исследования проблем защиты информации презентация

предпосылок для объективной оценки общего состояния ИС с точки зрения меры уязвимости или уровня защищенности информации в ней.
Необходимость в таких оценках обычно возникает при анализе общей ситуации с целью выработки стратегических решений при организации защиты информации.
Общими моделями систем и процессов ЗИ названы такие,
которые позволяют определять (оценивать) общие характеристики указанных систем и процессов
в отличие от моделей локальных и частных, которые обеспечивают определение (оценки) некоторых локальных или частных характеристик систем или процессов.

виде и для самого общего объекта защиты должна отображать процесс защиты информации как процесс взаимодействия дестабилизирующих факторов, воздействующих на информацию, и средств защиты информации, препятствующих действию этих факторов.
Итогом взаимодействия будет тот или иной уровень защищенности информации;
Обобщенная модель СЗИ.
Являясь дальнейшим развитием общей модели процесса защиты, обобщенная модель системы защиты должна отображать основные процессы, осуществляемые в ней с целью рационализации процессов защиты.
Указанные процессы в самом общем виде могут быть представлены как процессы распределения и использования ресурсов, выделяемых на защиту информации;

является оценка не просто угроз информации как таковых, а еще и оценка тех потерь, которые могут иметь место при проявлений различных угроз.
Модели данного направления важны еще и тем, Что именно на них в наибольшей степени были выявлены те условия, при которых такие оценки могут быть адекватны реальным процессам защиты информации;
Модели анализа систем разграничения доступа к ресурсам ИС.
Модели этого класса предназначены для обеспечения решения задач анализа и синтеза систем (механизмов) разграничения доступа к различным видам ресурсов ИС и прежде всего к массивам данных или полям ЗУ.
Выделение этих моделей в самостоятельный класс общих моделей обусловлено тем, что механизмы разграничения доступа относятся к числу наиболее существенных компонентов систем защиты информации, от эффективности функционирования которых, в значительной мере зависит общая эффективность защиты информации в ИС.

качества СЗИ с показателями качества информационной системы;
необходимость учета большого числа показателей (требований) СЗИ при оценке и выборе их рационального варианта;
преимущественно качественный характер показателей (требований), учитываемых при анализе и синтезе СЗИ;
существенная взаимосвязь и взаимозависимость этих показателей (требований), имеющих противоречивый характер;
трудность получения исходных данных, необходимых для решения задач анализа и синтеза СЗИ, в особенности на ранних этапах их проектирования.

методов математической статистики и теории вероятностей, а также классических методов оптимизации, так как они используют экспериментальные данные, обладающие строго определенной точностью и достоверностью.
При оценке и выборе альтернатив возможно, (а зачастую просто необходимо) использовать и обрабатывать качественную экспертную информацию.
Применяемый формальный аппарат по своим потенциальным возможностям и точности должен быть адекватен смысловому содержанию и точности исходных данных.
Теория нечетких множеств имеет дело с “человеческими знаниями”, которые принято называть экспертной информацией.
Перспективным направлением разработки методов принятия решений при экспертной исходной информации является лингвистический подход на базе теории нечетких множеств и лингвистической переменной.

множество, охватывающее всю проблемную область.

Нечеткое множество А ⊆ Х представляет собой набор пар {(х, µА(х))}, где х ∈ Х и µА : Х → [0, 1] — функция принадлежности, которая представляет собой некоторую субъективную меру соответствия элемента нечеткому множеству.
µА (х) может принимать значения от нуля, который обозначает абсолютную не принадлежность, до единицы, которая, наоборот, говорит об абсолютной принадлежности элемента х нечеткому множеству А.
Если нечеткое множество А определено на конечном универсальном множестве Х = {х1,х2, ,..., хn}, то его удобно обозначать следующим образом: А = µА(x1)/x1 + µА(x2)/x2 + … + µА(xn)/xn = ∑ µА(xi)/xi
где µА(xi)/xi — пара “функция принадлежности/элемент”, называемая синглтоном, а “+” — обозначает совокупность пар.

множество “большие числа” может быть представлено следующим образом:
A = “большие числа” = 0.2/6 + 0.5/7 + 0,8/8 + 1/9 + 1/10.

Это следует понимать следующим образом: 9 и 10 с абсолютной уверенностью можно отнести к “большим числам”, 8 — есть “большое число” со степенью 0.8 и т.д. 1,2, ..., 5 абсолютно не являются “большими числами”.

нечеткого множества так как требуется только два значения — а и ā

∅, если µ А(х) = 0, ∀ х ∈ Х.
Нечеткие множества А и В ⊆ Х эквивалентны, т.е. А = В, если µА(х) = µВ(х) ∀ х ∈ Х.
Нечеткое множество А ⊆ Х является подмножеством нечеткого множества В ⊆ Х, т.е. А ⊆ В если µА(х) ≤ µВ(х) ∀ х ∈ Х.

А = 0.3/1 + 0.5/2 + 1/3, В = 0.4/1+0.6/2+1/3.
Тогда А ⊆ В

Если X = {1.,2,3,4} А = 0.1/1 + 0.4/2 + 0.7/3 + 1/4, то card A = 2.2

защиты. - К.:000 "ТИД "ДС", 2001. - 688 с.
Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств М.: Радио и связь, 1982. - 432с.
Поспелов Д.А. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. "М. :Наука, 1986. - 312с.
Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьев Г.В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. - М: Радио и связь, 1989. - 304с.
Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решения на основе нечетких моделей: примеры использования; Рига “Знание”, 1990. - 184 с.
Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации; Винница: “Универсум-Винница”, 1999. - 320с.

попарного сравнения.
1А.1.1. Методы собственных векторов.
1А.1.2. Методы наименьших квадратов.
1А.1.3. Методы собственных векторов матрицы.

Методы обобщенного критерия Подиновского.
2А.2. Методы функций ценности.
2А.3. Методы “уклонений”.
2Б. Методы трансформации частот.
2Б.1. Методы трансформации частот предпочтений.
2Б.2. Методы трансформации частот отнесения к классу.
2Б.3. Методы случайных векторов